交通运输行业智能交通大数据分析与预测方案.doc

交通运输行业智能交通大数据分析与预测方案

TOC\o1-2\h\u22526第一章绪论 2

134061.1研究背景 2

120421.2研究目的与意义 3

290081.3研究内容与方法 3

11918第二章智能交通大数据概述 4

229922.1智能交通系统简介 4

85892.2大数据技术概述 4

221422.3智能交通大数据特点与挑战 4

64322.3.1特点 4

233062.3.2挑战 5

11600第三章数据采集与预处理 5

36173.1数据来源与类型 5

178443.2数据采集方法 6

118023.3数据预处理流程 6

12282第四章数据存储与管理 6

327234.1数据存储技术 6

153044.1.1分布式存储 6

167904.1.2列存储 7

37374.1.3内存数据库 7

107484.2数据管理策略 7

142044.2.1数据清洗与预处理 7

315364.2.2数据集成与融合 7

25354.2.3数据更新与维护 7

135664.3数据安全与隐私保护 7

163734.3.1数据加密 7

11634.3.2访问控制 8

101884.3.3数据脱敏 8

180964.3.4数据审计 8

31999第五章交通数据分析方法 8

231175.1描述性数据分析 8

220515.2关联性分析 8

107665.3聚类分析 9

4086第六章交通预测模型与算法 9

208546.1时间序列预测模型 9

109456.1.1自回归模型（AR） 9

79836.1.2移动平均模型（MA） 9

296706.1.3自回归移动平均模型（ARMA） 10

17766.1.4自回归积分移动平均模型（ARIMA） 10

257796.2机器学习预测算法 10

264876.2.1线性回归 10

104816.2.2决策树 10

280066.2.3随机森林 10

48086.2.4支持向量机（SVM） 10

251016.3深度学习预测方法 10

120176.3.1循环神经网络（RNN） 10

279946.3.2长短时记忆网络（LSTM） 10

8486.3.3卷积神经网络（CNN） 11

195996.3.4自编码器（AE） 11

4959第七章交通拥堵分析与预测 11

193147.1拥堵原因分析 11

248667.1.1概述 11

317497.1.2常见拥堵原因 11

57487.2拥堵指数计算 11

187077.2.1概述 11

86767.2.2常用拥堵指数计算方法 11

87247.3拥堵预测方法 12

111497.3.1概述 12

131057.3.2时间序列分析方法 12

106307.3.3机器学习方法 12

293017.3.4深度学习方法 12

227407.3.5混合方法 12

21350第八章公共交通优化分析 12

181928.1公共交通数据挖掘 12

155258.2公共交通服务质量评价 13

148778.3公共交通优化策略 13

30529第九章交通安全分析与预测 14

283189.1交通数据挖掘 14

199339.2交通影响因素分析 14

110229.3交通预测方法 15

480第十章智能交通大数据应用案例 15

2167210.1城市交通拥堵治理案例 15

1210010.2公共交通优化案例 16

2368310.3交通安全管理案例 16

第一章绪论

1.1研究背景

我国经济的快速发展和城市化进程的加速，交通运输行业在国民经济中的地位日益显著。交通运输作为连接产业、区域和城市的纽带，对促进社会经济发展、提高人民生活水平具有重要作用。但是在交通运输行业高速发展的同时交通拥堵、频发、资源浪费等问题也日益突出。为解决这些问题，智能交通系统应运而生，成为当前交通运输领域的研究热点。

大数据技术作为一种新兴的信息技术，具有强大的数据处理和分析能力。将大数据技术应用于交通运输行业，有助于提高交通系统的运行效率，降低能耗，提升交通安全水平。因此，针对交通运输行业智能交通大数